物流DXの進め方を徹底解説｜現場で成果を出す5ステップと成功企業の共通点

物流業界では、人手不足・2024年問題・燃料高騰・再配達増加など、
これまでの仕組みでは持続が難しい状況に直面しています。
こうした課題を解決する手段として注目されているのが「物流DX（デジタルトランスフォーメーション）」です。

しかし実際には、
「どこから手をつければいいのか分からない」
「ツールを入れても現場が変わらない」
——そんな声が後を絶ちません。

DXは単なるIT導入ではなく、人と業務プロセスの再設計です。
つまり、現場を理解し、デジタルを“使いこなせる人材と仕組み”を整えなければ、成果は続きません。

本記事では、物流DXを効果的に導入・運用・定着させるための5つのステップを体系的に解説します。
さらに、成功企業の共通点や、人材育成の重要性も具体例を交えて紹介します。

物流DXの目的や基本的な効果を先に理解したい方は、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 もあわせてご覧ください。

物流DXとは？｜進め方を考える前に押さえるべき本質

物流DX（デジタルトランスフォーメーション）は、単にITツールを導入する取り組みではありません。
現場の課題を見直し、人・仕組み・テクノロジーを一体化させて業務を再設計する変革プロセスです。
この“本質”を理解せずに進めると、どれだけ最新システムを導入しても成果は長続きしません。

2024年問題が加速させる「現場変革の必要性」

2024年4月に施行されたドライバーの時間外労働上限規制は、 物流業界に「輸送力の減少」という大きなインパクトを与えました。
同時に、EC需要の増加・燃料費の高騰・人材確保の難化など、 従来型の労働集約モデルでは立ち行かない構造が明確になっています。

その結果、 「限られた人員と車両で、より多くの荷物を効率的に運ぶ」ことが至上命題に。
ここで求められているのが、デジタル技術を活用した“現場起点の最適化”＝物流DXです。

つまり、2024年問題は“DXを進める理由”ではなく、 “現場を変えなければ持続できない”ことを突きつけた転換点なのです。

「ツール導入＝DX」ではない。目的は“業務再設計”

多くの企業が誤解しがちなのが、「ツールを導入した＝DXを進めた」という考え方です。
しかし本来のDXは、ツール導入を目的ではなく“手段”とするアプローチが不可欠です。

たとえば、

• 配送管理システムを導入したが、現場が使いこなせず活用されない
• WMSを導入したが、旧来の紙伝票との併用が続き効率化されない

 ——このようなケースは、“業務そのものの再設計”がなされていないことが原因です。

DXの本質は、 「誰が・いつ・どの情報を・どのように使うか」を再定義し、 データを中心に業務を再構築することにあります。
そのためには、経営・現場・システムの三者が同じ方向を向くことが欠かせません。

DXは“導入の成否”ではなく、“活用の設計”で成果が決まります。

DXを成功させる鍵は「人×仕組み×テクノロジー」の設計

DXの成功企業に共通しているのは、ツール導入よりも、 「人・仕組み・テクノロジー」を三位一体で設計している点です。

• 人（Human）：ツールを使いこなし、改善を提案できる人材の育成
• 仕組み（System）：データが自動で流れる業務設計・運用ルール
• テクノロジー（Technology）：AI・IoT・RPAなどのデジタル技術を活かす基盤

この3つの要素が連動して初めて、“持続可能なDX”が成立します。
逆に言えば、どれか一つが欠ければ、システムは“動かないDX”になります。

DXはツールの話ではなく、組織をどう設計し直すかという経営のテーマです。

物流DXの目的や成功要因をより詳しく知りたい方は、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 をあわせてご覧ください。

物流DXの進め方5ステップ｜現場で成果を出すプロセス

物流DXを成功させるには、ツール導入から定着までを段階的に進める必要があります。
いきなり全社で改革を進めても現場は混乱し、定着しません。
ここでは、多くの成功企業が実践している5つのステップをもとに、 “成果につながる進め方”を具体的に解説します。

① 現状把握と課題の可視化

最初のステップは、現場の実態を正確に把握することです。
属人化した業務や紙ベースの情報管理、システムが分断された状態を棚卸しし、
「どこにボトルネックがあるのか」「どの業務がデジタル化に向いているか」を明確にします。

具体的には、

• 日報や指示書などの紙業務の量
• 複数部署で同じデータを二重入力している箇所
• 特定の社員にしか分からない“暗黙知業務”

 を洗い出すことが第一歩です。

これにより、改善すべき領域（例：倉庫入出荷・配車・請求処理など）が見える化され、
後のステップでの投資判断がブレにくくなります。

DXは“システムを入れること”ではなく、“課題を見える化すること”から始まります。

② DXビジョンとKPI設定

次に重要なのが、経営層と現場が共有するDXビジョンの策定です。
多くの失敗事例は、「何を目指すDXなのか」が曖昧なままプロジェクトが走り出してしまうケース。

たとえば、

• 配送リードタイムの短縮
• ピッキングミス率の削減
• ドライバーの残業時間の抑制

 など、定量的なKPIを設定し、成果の指標を明確化します。

また、経営層が掲げるビジョンを現場が理解・納得していないと、 「やらされ感DX」になり定着しません。
現場ヒアリングを通じて、“何を変えたいか”の共通認識を作ることが鍵です。

③ スモールスタートでPoC（実証）を実施

物流DXは、一度にすべてを変えようとせず、小さく試して学ぶことが成功のポイントです。
まずは一つの拠点、一つの業務プロセスからPoC（Proof of Concept＝実証実験）を行い、 現場での操作感や改善効果を検証します。

たとえば、

• WMS（倉庫管理システム）を1倉庫に導入して棚卸精度を確認
• AI配車ツールを特定エリアで試行し、走行距離や稼働率を可視化

このフェーズでは「完璧さ」よりも「スピードと改善」を重視します。
PoCで得たデータをもとに、他拠点・他部門への横展開を進めていくのが理想的です。

成功のカギは、“成功体験を共有できるスモールチーム”の設計にあります。

④ データ連携で全体最適化を目指す

スモールスタートで得た成功を全社的な改革へ広げる際に重要なのが、データ連携の仕組みです。
多くの企業では、倉庫（WMS）、輸配送（TMS）、受発注（ERP）などが個別に存在し、
情報がつながらない“サイロ化”が課題となっています。

これを解消するには、

• API連携によるシステム間データ統合
• ダッシュボードでのリアルタイム可視化
• データを活用した需要予測や人員配置最適化

 が求められます。

全体最適化が進むと、経営判断のスピードと精度が飛躍的に向上します。
現場単位ではなく、サプライチェーン全体を俯瞰する視点が不可欠です。

DXは「業務の改善」ではなく「組織の再設計」。
データが流れる仕組みを作れば、意思決定が変わります。

⑤ 教育・運用ルールを仕組み化

DXの最終ステップは、“人が動く仕組みを作ること”です。
多くの企業で見落とされがちなのが、導入後の教育と運用体制の継続性。

導入直後は効果が出ても、担当者が異動・退職すればノウハウが途切れる——
こうした“属人化の再発”を防ぐには、次の3点が不可欠です。

1. 現場リーダーを中心とした教育体制の整備
2. ツール運用ルール・マニュアルの標準化
3. 定期的なリスキリングとデータ活用教育

DXの真価は、“ツールを使いこなせる人材”が社内に根付いて初めて発揮されます。
SHIFT AIが提唱するように、「技術×人材×文化」の連動こそがDXの完成形です。

DXを“続けられる状態”にすることが、最も難しく、最も価値がある。

進め方を間違えると失敗する｜よくある3つの落とし穴

物流DXの推進は、業界の構造的な制約や現場特有の慣習の中で進められるため、 「正しい進め方」よりも「間違った進め方で失敗する」ケースが非常に多く見られます。
ここでは、上位記事や国交省調査にも共通する“典型的なつまずき”を3つ取り上げ、
回避するための視点を整理します。

① ツール導入が目的化してしまう

多くの企業が陥る最大の落とし穴は、「ツール導入＝DX推進」と考えてしまうことです。
実際には、現場の課題構造を見極めずにシステムを入れても、 既存の非効率がそのままデジタル化されるだけです。

たとえば、

• 紙伝票をデジタル化したが、入力作業が二重化した
• 配送管理システムを入れたが、ドライバーが使いづらく結局紙に戻った

 ——こうしたケースは“仕組みの再設計”が伴っていない典型例です。

DXの目的は、デジタル技術で業務構造を変えること。
導入そのものではなく、“どう使い、どう改善を回すか”が本質です。

対策：ツール導入前に「業務フローを再定義」し、使い方まで設計すること。

② 経営と現場の温度差が埋まらない

次に多いのが、「トップダウンDX」の形骸化です。
経営層は「DXを進めよう」と決めても、現場が“なぜ変えるのか”を理解していない——。
この温度差が、導入初期のモチベーション低下や現場抵抗を生みます。

特に物流現場では、日々の業務がルーチン化されており、 新しいツールや仕組みへの拒否反応が起きやすい構造があります。

この問題を防ぐには、

• 現場の声を聞き、KPI策定に参加させる
• 経営層が定期的に進捗共有や評価を行う
• “変化の意義”を数値や成果で見える化する

 といったコミュニケーション設計が不可欠です。

対策：DXを“全員のプロジェクト”にする。現場の理解なしにデジタル化は根づかない。

③ 教育・サポート体制が整っていない

最後に見落とされがちなのが、「導入後の教育と運用支援」です。
初期導入時は専門ベンダーが伴走してくれますが、半年後には現場任せになるケースが多く、
次第に使い方がばらつき、データ品質が劣化していきます。

ツールは“導入して終わり”ではなく、継続的に学び、使いこなすことで価値を発揮します。
RPAやAIチャットなど新しい技術ほど、現場教育が成果を左右します。

ここで求められるのは、リスキリング（再教育）と現場リーダー育成の仕組み化です。
ツールの使い方を教えるだけでなく、 「なぜこのデータが重要なのか」「どう改善につながるのか」を理解させる教育が不可欠です。

対策：研修・オンボーディング・マニュアル整備を“仕組み化”する。 技術ではなく「人の理解と運用力」がDXの持続性を決める。

物流DXを成功に導く3つのポイント

DXの進め方を理解したうえで、次に重要なのが「どうすれば定着するか」という視点です。
多くの企業が途中で頓挫してしまうのは、技術やツールではなく、人と文化の仕組みに原因があります。

ここでは、物流DXを“実際に成果へとつなげる企業”が共通して実践している、3つの成功ポイントを紹介します。

現場主導で小さく始める「ボトムアップDX」

DXは経営が旗を振るだけでは前に進みません。
現場が納得し、日々の業務改善の延長として取り組む“ボトムアップ型DX”こそが、持続可能な成果を生み出します。

成功企業の多くは、最初から大規模に展開せず、

• 一つの倉庫、一つのライン、一つの拠点から
• 現場担当者が主導してツールを検証し、改善を提案する

 という形でスタートしています。

このアプローチのメリットは、現場の理解と成功体験が先に生まれること。
「自分たちの業務が良くなった」という実感が、他部署・他拠点への展開を自然に後押しします。

経営が決めて“やらせるDX”ではなく、 “現場がやりたくなるDX”を設計することが、定着の第一歩です。

成果をKPIで見える化し、共有文化を育てる

DXは“成果が見えない”とすぐに勢いを失います。
だからこそ、KPI（重要業績指標）を明確に設定し、可視化・共有する文化づくりが不可欠です。

たとえば、

• 倉庫：ピッキング精度・棚卸時間・ミス率
• 配送：走行距離・積載率・遅延件数
• 事務処理：請求処理時間・転記作業時間

 といったKPIを設定し、改善前後での数値変化を定期的に共有します。
社内に“改善の成果が見える場所”をつくることで、 「数字で語れる現場」が育ち、成功が組織全体に伝播します。

また、KPIを“罰則”ではなく“共有資産”として扱うことも重要です。
成功・失敗のどちらからも学べる環境を整えることで、継続的な改善文化が根づきます。

可視化はツールではなく“文化”。 データで語れる組織は、変化に強い。

外部リソース（コンサル・研修）を戦略的に使う

DX推進を“自社だけ”で完結させようとすると、多くの企業が壁にぶつかります。
なぜなら、DXは技術導入と人材育成の両立が必要だからです。

限られたリソースの中で成果を出すには、

• 外部コンサルを活用して進め方の型を学ぶ
• 専門研修で社内に推進人材を育成する

 といった“外部知見のレバレッジ”が欠かせません。

特に最近では、AI・RPA・クラウド連携といった専門知識が求められるため、 “人が学びながら実践する”環境づくりが競争優位になります。

DXは“外から教わること”で加速する。 成功企業ほど、学習コストを投資と捉えています。

「DXを進めても現場がついてこない…」という課題を抱える企業が増えています。
SHIFT AIの生成AI研修プログラムでは、 DXを推進できる人材育成と、現場で“使える状態”までの定着を支援しています。

成功企業の実践事例｜“現場が変わった”物流DXの進め方

DXは理論だけでは前に進みません。
ここでは、実際にDXを進めて成果を上げた企業の取り組みを紹介します。
どの事例にも共通しているのは、「ツールを導入しただけで終わらず、現場と人が変わったこと」。
つまり、DXの成功は“人と仕組みの掛け算”で生まれています。

【倉庫業】WMS＋教育で棚卸時間50％削減

課題：
倉庫業A社では、在庫情報が紙とExcelで管理され、棚卸に3日以上かかる状態でした。
ミスや記入漏れも多く、担当者によって精度にバラつきが発生していました。

施策：
クラウド型のWMS（倉庫管理システム）を導入し、ハンディ端末で入出庫データを即時登録。
同時に、システム導入教育を全社員に実施し、操作ルールをマニュアル化しました。
現場リーダーを“WMS教育担当”として任命し、習熟状況を日次でチェックする体制も整備。

成果：

• 棚卸時間：3日 → 1.5日に短縮（50％削減）
• 入出庫ミス：月30件 → 5件未満に減少
• 新人が1週間でシステム操作を習得

学び：
“ツールの導入”ではなく“教育体制の設計”が成果を生んだ典型例です。
WMSを使いこなせる現場人材を育てたことで、データ精度と生産性が一気に向上しました。

DXを成功させるのは「システム」ではなく、「人が変わる仕組み」。

【運送業】AI配車＋協働改善で走行距離15％短縮

課題：
大手運送会社B社では、配車計画がベテランドライバーの経験に依存しており、
担当者が不在だと出発が遅れるなど、属人化が深刻化していました。

施策：
AIによる自動配車システムを導入し、交通状況や積載効率を自動で最適化。
導入初期はドライバーが抵抗を示したため、現場リーダーを巻き込んで「共同検証チーム」を発足。
AIが提示するルート案を実走と比較し、現場意見を反映させながら精度を高めました。

成果：

• 平均走行距離：15％削減
• 積載率：90％以上を維持
• ルート設計にかかる時間：1/3に短縮

学び：
DXは現場の理解なしには進みません。
「AIが決める」ではなく「AIと一緒に決める」姿勢で進めた結果、
現場が自発的に改善を提案する文化が育ちました。

AIは現場を奪う存在ではなく、“現場と共に考えるパートナー”。

【総合物流】RPA＋生成AI活用で事務作業を月80時間削減

課題：
総合物流企業C社では、請求書発行・入金確認・問い合わせ対応などの定型業務が集中し、
事務スタッフが残業続きの状態でした。

施策：
まずRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）で請求処理を自動化。
さらに、問い合わせ対応に生成AIチャットボットを導入し、
社内のマニュアル・FAQデータを学習させることで、社員が自己解決できる仕組みを構築。

成果：

• 定型業務削減：月80時間分
• 問い合わせ対応時間：40％短縮
• 事務スタッフが分析・改善業務にシフト

学び：
単に「自動化」するのではなく、“人の仕事を価値の高い業務へ再配置した”点が成果の要因です。
また、生成AI活用により、社内ナレッジが共有・可視化される文化が育ちました。

DXの真価は、「時間を削る」ことではなく、「時間を活かす」ことにある。

定着フェーズを支える組織・人材戦略

DXはツールを導入した瞬間がスタートラインです。
しかし実際の現場では、「最初はうまくいったが、時間が経つと使われなくなる」「担当者が変わると改善が止まる」という課題が多く見られます。

これは、DXを“仕組みではなく人で止めている”ことが原因です。
ここでは、DXを現場に根づかせ、継続的に進化させるための組織・人材戦略を解説します。

ツールを入れても人が変わらなければDXは止まる

多くの企業がDXを進める中で陥るのが、「ツールを入れたのに成果が出ない」という壁です。
その多くは、現場の“使い方・考え方”が変わっていないことに起因します。

たとえば、

• WMSを導入しても、依然として紙伝票で確認している
• AI配車ツールを導入しても、旧来のルート計画を手作業で修正している

——これらはツールではなく人の意識と運用文化が変わっていない例です。

DXを定着させるには、 「技術を使いこなす人」を育てることが最優先。
“変化を支える人材”がいなければ、変革は止まる。

DXとは“システム導入プロジェクト”ではなく、“人の成長プロジェクト”である。

DXを推進する3層の人材モデル（リーダー／実践者／支援者）

物流DXを成功させる企業では、明確な役割分担が存在します。
SHIFT AIでは、これを「3層人材モデル」として整理しています。

1️⃣ DXリーダー層（推進設計者）
　全社方針・KPI・ロードマップを策定し、経営と現場の橋渡しを行う。
　経営視点と現場理解の両立が鍵。

2️⃣ 現場実践者層（デジタル活用者）
　現場オペレーションの中でツールを使いこなし、改善を提案する。
　属人業務を標準化し、現場の“デジタル文化”を形成する役割。

3️⃣ 支援者層（IT・教育担当）
　ツール導入・運用を支援し、社員教育やデータ管理を担う。
　現場の疑問に寄り添い、学びを継続させる存在。

この3層が連携することで、DXが一部の担当者依存から“組織全体の取り組み”へと進化します。

「担当者任せのDX」から、「組織で支えるDX」へ。

AIリテラシーとデータ思考で現場判断を強化

物流DXの本質は「データで判断できる現場」をつくることです。
そのために欠かせないのが、AIリテラシーとデータ思考の醸成。

これまで経験や勘に頼っていた意思決定を、 リアルタイムのデータ分析に基づく“根拠ある判断”に変えていく必要があります。

たとえば、

• 倉庫：出荷量データからシフト配置を最適化
• 配送：渋滞データをAIで予測し、ルートを自動調整
• 事務：生成AIが問い合わせ文面を提案、担当者が最終判断

こうした「AIを使いこなす現場」をつくるためには、 一部のIT担当ではなく、全社員がデータを理解し、対話できるレベルを目指すことが重要です。

DXは“AIを導入すること”ではなく、“AIと協働できる人を育てること”。

教育・研修の継続が“自走する現場”を生む

DXの定着度を決めるのは、継続的な学びの仕組みがあるかどうかです。
導入研修を一度行って終わりでは、半年後には知識が風化し、運用が属人化します。

成功企業は、次のような形で教育を“仕組み化”しています。

• 新人・異動者向けのDXオンボーディング研修
• 現場リーダーによる週次フォローアップミーティング
• 社内ナレッジを活用したマイクロラーニング（短時間教育）

このように「学び続ける環境」を整えることで、 現場が自ら改善を提案し、“自走するDX文化”が育ちます。

DXのゴールは導入ではなく、“現場が自ら変化を続ける状態”の実現。

 「DX人材像」や「成功要因」をさらに詳しく知りたい方は、 物流DXとは？目的・効果・課題・成功の鍵を解説 もあわせてご覧ください。

まとめ｜物流DXの進め方は“導入”より“定着”が肝心

物流DXは、ツールを導入した瞬間に終わるものではありません。
本当の意味での変革は、現場が動き、学び、改善を続ける仕組みを作れたときに始まります。

そのためには、

• データを活用して業務を可視化する「仕組み」
• 変化を支え、ツールを使いこなす「人」
• 学びを継続し、成果を共有する「文化」

この3つを循環させることが不可欠です。

つまり、物流DXの真の進め方とは、「人×データ×仕組み」の好循環を生み出すこと。
ツールはあくまでその循環を支える“起点”にすぎません。

現場が成長し続ける体制を整えた企業こそが、 人手不足・コスト上昇・需要変動といった構造課題を乗り越え、持続的な成果を上げています。